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通过分析已有IGS数据获取程序存在的不足,结合现行IGS数据特点和数据处理需求,利用Python语言threading、ftplib、jdcal和gnsscal模块,编写IGS数据多线程快速获取程序,实现了多源IGS数据及产品的快速准确获取以及历史数据完好性和完整性检核,根据不同GNSS解算软件的数据组织结构、数据源、电脑性能和操作系统,实现快速定制和移植。通过运行测试,验证了程序的运行效率。 相似文献
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为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。 相似文献
324.
为研究地形起伏度与全球定位系统(GPS)多路径误差的相关性,该文采用邻域统计、均值变点分析、相关性分析等方法,以ArcGIS为平台,基于某校区1m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,运用均值变点分析确定最佳分析区域,并提取地形起伏度,再通过SPSS相关分析,获得地形起伏度与多路径误差M_(p1)、M_(p2)的Spearman秩相关系数。结果表明:最佳分析区域为11m×11m,对应的地形起伏度与多路径误差M_(p1)、M_(p2)在P<0.01下显著相关;测站周围5.5m范围内的地形起伏度对多路径误差有直接影响,尤其在地形起伏度大于3 m时,与多路径误差M_(p2)显著相关。 相似文献
325.
羌塘盆地晚三叠世裂谷盆地演化——来自同裂谷期那底岗日组的证据 总被引:1,自引:1,他引:0
《东北石油大学学报》2018,(2)
在羌塘盆地剖面地质调查基础上,综合区域最新的油气调查及地质进展,采用LA-ICP-MS测试方法,提供锆石U-Pb测年,分析羌塘盆地晚三叠世同裂谷期那底岗日组岩性组合、分布特征、喷发—沉积时限、与下伏地层接触关系及裂陷机制。结果表明:那底岗日组分为两个岩相组合类型,一类是陆上喷发系列,以基性熔岩—酸性熔岩—火山碎屑岩为主;另一类是水下沉积系列,为沉火山角砾岩—沉凝灰岩—凝灰质砂岩—粉砂岩—泥岩等,具有典型的双峰式组合特征,与其中玄武岩地球化学特征显示的、与裂陷相关的构造背景一致。那底岗日组的分布受上三叠统顶部的裂陷基底控制,与之具有良好的匹配关系;样品年龄分别为(210.5±2.1)Ma和(214.9±1.8)Ma,属于晚三叠世诺利期;那底岗日组沉积超覆于下伏地层之上。羌塘盆地在晚三叠世之前完成南北羌塘、羌塘与北部大陆的拼合,在晚三叠世诺利期—瑞替期结束前陆盆地沉积,伴随南部班公湖—怒江洋再一次打开,开启新一轮裂谷盆地演化,形成同裂谷期那底岗日组火山—沉积序列。 相似文献
326.
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利用1980-2017年华南地区303个国家级地面气象站逐小时降水数据、ERA-Interim再分析资料,分析华南前汛期(4-6月)降水统计特征,定义站点上短时(1-6 h)、中等时长(7-12 h)和长时(>12 h)降水事件,对比降水量、频次和强度在南海季风爆发前后的变化,以及所定义的西部内陆、东部内陆、沿海地区的... 相似文献
328.
329.
在目前煤层底板突水评价模型中,变权模型解决了常权模型中权重不变所导致的主控因素指标值被其他指标中和的问题,凸显了主控因素指标值突变的控制作用特征。但变权模型中状态变权函数区间划分不符合正态分布规律,同时,调权参数的确定过于繁琐。针对此,对现有变权模型进行改进,首先将状态变权函数区间由四段式,调整为符合正态分布的三段式,即惩罚区间、不惩罚不激励区间、激励区间。其次,通过分析主控因素指标值归一化累积频率确定变权区间阈值,并分别选取累积频率界限值25%、75%对应值作为各区间的阈值dj1、dj2。最后,通过对调权参数赋初值、微调整,确定最终调权参数,从而构建煤层底板突水的变权评价模型。以三交煤矿5号煤层为例,应用改进的分区变权评价模型对目标煤层底板突水脆弱性进行评价,并与常权评价模型评价结果进行对比分析,发现突水危险区整体分布趋势一致,但局部断层突变处存在明显差异,表明变权模型有效凸显了断层对突水的控制作用,较好地刻画区域底板突水情况,较符合实际。 相似文献
330.
利用成都市1980—2021年14个国家气象站的雾日、平均气温、最低气温、相对湿度等观测资料,结合PM2.5、PM10、NO2及SO2等环境监测以及人口数据,对成都地区雾的气候特征及其与城市化进程、空气质量的关系进行分析。结果表明:成都地区雾日气候分布呈现中心最多、东部次之、西北部最少的区域特征;冬季最多,秋季次之,夏季最少的季节特征。且雾日整体呈下降趋势,中心地区雾日的年际变化较大。雾日数与相对湿度、气温、城市化进展密切相关。成都的发展变迁导致了各地区雾日突变年的不同,西部比东部发展更早,因而雾日突变年西部早于东部。大雾影响下,成都地区更容易出现PM2.5污染。近年来,成都地区雾日越多,空气污染物浓度就会越大,尤其是PM2.5浓度增大最为显著。 相似文献